Etik YZ geliştirmeye yönelik stratejiler, araçlar ve gerçek dünyadan örneklerle YZ sistemlerindeki önyargıları nasıl belirleyeceğinizi, azaltacağınızı ve önleyeceğinizi keşfedin.
Yapay zekada önyargı, makine öğrenimi modellerinin çıktılarında belirli grupları diğerlerine göre kayıran, adil olmayan veya yanlış sonuçlara yol açan sistematik hataları ifade eder. Bu önyargılar genellikle modelleri eğitmek için kullanılan verilerden kaynaklanır ve mevcut toplumsal önyargıları veya veri toplamadaki sınırlamaları yansıtır. Yapay zeka sistemleri bu tür veriler üzerinde eğitildiğinde, istemeden bu önyargıları öğrenebilir ve devam ettirebilir, bu da ayrımcı veya çarpık tahminlerle sonuçlanabilir. Önyargıların ele alınması, etik, güvenilir ve eşitlikçi YZ sistemleri geliştirmek için çok önemlidir.
YZ sistemlerinde çeşitli önyargı türleri ortaya çıkabilir. Algoritmik ön yargı, genellikle kusurlu tasarım veya varsayımlar nedeniyle algoritmanın kendisi sistematik hatalar getirdiğinde ortaya çıkar. Örneklem önyargısı, eğitim verileri popülasyonu doğru bir şekilde temsil etmediğinde ortaya çıkar ve yeterince temsil edilmeyen gruplarda düşük performans gösteren modellere yol açar. Örneğin, öncelikle bir etnik kökene ait görüntüler üzerinde eğitilen bir yüz tanıma sistemi, diğer etnik kökenler için daha düşük doğruluğa sahip olabilir. Önyargı önyargısı, eğitim verileri mevcut stereotipleri ve önyargıları yansıttığında ortaya çıkar ve yapay zekanın bu önyargıları sürdürmesine neden olur. Örnek olarak, belirli demografik özellikleri tercih eden geçmiş işe alım verileri üzerinde eğitilen bir işe alım aracı, önyargılı işe alım önerilerine yol açar. Ölçüm önyargısı, toplanan veriler sistematik olarak yanlış veya tutarsız olduğunda ortaya çıkar ve modelin doğru tahminler yapma yeteneğini etkiler. Bu tür önyargıların anlaşılması, yapay zeka sistemleri üzerindeki etkilerinin belirlenmesi ve azaltılması için gereklidir.
Yapay zekadaki önyargı, çeşitli alanları etkileyen önemli gerçek dünya sonuçlarına yol açabilir. Kayda değer bir örnek yüz tanıma teknolojisidir. Araştırmalar, bazı yüz tanıma sistemlerinin daha koyu ten rengine sahip veya belirli etnik kökenlerden gelen bireyler için daha yüksek hata oranları sergilediğini göstermiştir. Bu durum, özellikle kolluk kuvvetleri uygulamalarında yanlış tanımlamalara ve haksız suçlamalara yol açabilir. Bir başka örnek de doğal dil işleme (NLP) alanında, dil modellerinin eğitildikleri önyargılı metin verileri nedeniyle önyargılı veya saldırgan içerik üretebilmesidir. Örneğin, bir dil modeli eğitim verilerindeki tarihsel önyargılara dayanarak belirli meslekleri belirli cinsiyetlerle ilişkilendirebilir. Bu örnekler, yapay zeka uygulamalarında adaleti ve doğruluğu sağlamak için önyargıları ele almanın önemini vurgulamaktadır. Algoritmik ön yargı hakkında daha fazla bilgiyi buradan edinebilirsiniz.
Yapay zeka sistemlerinde önyargıyı azaltmak için çeşitli stratejiler kullanılabilir. Yaklaşımlardan biri, çeşitli ve temsili eğitim verileri sağlamaktır. Bu, nüfusu doğru bir şekilde yansıtan ve çok çeşitli demografik ve özellikleri içeren verilerin toplanmasını içerir. Diğer bir strateji ise, adaleti açıkça hesaba katan ve ayrımcı sonuçları en aza indirmeyi amaçlayan algoritmalar tasarlamaya odaklanan algoritmik adalettir. Ön işleme, işlem içi ve işlem sonrası gibi teknikler , önyargıyı azaltmak için verileri veya modeli ayarlamak için kullanılabilir. Ön işleme, önyargıları gidermek için eğitim verilerinin değiştirilmesini içerirken, işlem içi, adaleti teşvik etmek için öğrenme algoritmasını ayarlar. İşlem sonrası, önyargıları düzeltmek için modelin çıktısının değiştirilmesini içerir. Ek olarak, yapay zeka sistemlerinin düzenli olarak denetlenmesi ve izlenmesi, zaman içinde ortaya çıkabilecek önyargıların belirlenmesine ve ele alınmasına yardımcı olabilir. Geliştiriciler bu stratejileri uygulayarak daha eşitlikçi ve tarafsız YZ sistemleri oluşturmak için çalışabilirler. YZ 'de adalet hakkında daha fazla bilgiyi buradan edinebilirsiniz.
Yapay zeka sistemlerindeki önyargıyı tespit etmeye ve ele almaya yardımcı olacak çeşitli araçlar ve teknikler mevcuttur. Popüler araçlardan biri, makine öğrenimi modellerinde önyargıyı değerlendirmek ve azaltmak için algoritmalar sağlayan açık kaynaklı bir Python paketi olan Fairlearn'dir. Bir diğer araç ise IBM'in veri kümeleri ve modellerdeki önyargıyı tespit etmek ve azaltmak için kapsamlı bir dizi metrik ve algoritma sunan AI Fairness 360'tır. Bu araçlar, geliştiricilerin eğitim süreci sırasında önyargıları belirlemelerine ve düzeltmelerine yardımcı olmak için geliştirme hattına entegre edilebilir. Buna ek olarak, yapay zeka modellerinin adilliğini değerlendirmek ve iyileştirmek için karşı olgusal adalet ve düşmanca debiasing gibi teknikler kullanılabilir. Karşı olgusal adalet, hassas bir özellik farklı olsaydı bir modelin tahmininin değişip değişmeyeceğini değerlendirmeyi içerirken, tersine çevirme, modelin önyargılı özelliklere olan güvenini azaltmak için tersine eğitim kullanır. Geliştiriciler bu araç ve teknikleri kullanarak YZ sistemlerinin adilliğini ve güvenilirliğini artırabilirler.
"YZ'de önyargı", "veri önyargısı" ve "algoritmik önyargı" terimleri birbiriyle ilişkili olsa da, sorunun farklı yönlerine atıfta bulunurlar. YZ' de önyargı, YZ sistemlerinde adil olmayan sonuçlara yol açan herhangi bir sistematik hatayı kapsayan geniş bir terimdir. Veri önyargısı, özellikle eğitim verilerinde mevcut olan önyargıları ifade eder; bu önyargılar tarihsel önyargılar, çarpık örnekleme veya yanlış ölçümler gibi çeşitli kaynaklardan kaynaklanabilir. YZ modelleri önyargılı veriler üzerinde eğitildiklerinde, bu önyargıları öğrenmeleri ve sürdürmeleri muhtemeldir. Algoritmik önyargı ise verilerden bağımsız olarak algoritmanın kendisi tarafından ortaya çıkarılan önyargıları ifade eder. Bu durum hatalı tasarım, yanlış varsayımlar veya uygun olmayan optimizasyon kriterleri nedeniyle ortaya çıkabilir. Veri önyargısı ve algoritmik önyargı birbirinden farklı olsa da, genellikle etkileşim halindedir ve birbirlerini güçlendirirler. Örneğin, önyargılı bir veri seti önyargılı bir algoritmanın geliştirilmesine yol açabilir ve önyargılı bir algoritma verilerdeki önyargıları daha da artırabilir. YZ'de önyargının ele alınması, hem veri hem de algoritmik yönleri dikkate alan kapsamlı bir yaklaşım gerektirir. Bu yaklaşım, dikkatli veri toplama ve ön işleme, özenli algoritma tasarımı ve adaleti ve doğruluğu sağlamak için YZ sistemlerinin sürekli izlenmesi ve değerlendirilmesini içerir.YZ Etiği, veri gizliliği ve veri güvenliği hakkında daha fazla bilgi edinin.
